Представление "Я-другой" в социальном мозге отражает социальную связь

Социальные связи имеют решающее значение для благополучия, однако то, как мозг отражает нашу привязанность к другим людям, остается в значительной степени неизвестным. Мы объединили однофакторный и многофакторный анализ изображений мозга, чтобы оценить, организует ли мозг представления о других людях на основе того, насколько они связаны с нашей собственной идентичностью. Во время ФМРТ-сканирования участники женского и мужского пола (N = 43) выполнили задание на рефлексию себя и других для 16 целей: себя, пятерых близких людей, пятерых знакомых и пятерых знаменитостей. Кроме того, они сообщали о своей субъективной близости к каждой цели и о своей собственной черте - одиночестве. Мы исследовали нейронные реакции на себя и других в области мозга, которая связана с самопрезентацией (mPFC), и во всем мозге в целом. Структура репрезентации "я-другой" в mPFC и во всем социальном мозге, по-видимому, разделяла цели на три социальные категории: "я", участники социальных сетей (включая близких и знакомых) и знаменитости. Более того, как одномерная активация в mPFC, так и многомерное сходство "я-другой" в mPFC и во всем социальном мозге увеличивались с увеличением субъективных оценок близости "я-другой". Важно отметить, что участники, которые были менее социально связаны (т.е. более одиноки), показали измененное отображение "я-другой" в социальных областях мозга. В частности, в mPFC одиночество было связано со снижением репрезентативного сходства между "я" и другими. Социальный мозг, по-видимому, хранит информацию о широких социальных категориях, а также о близости к самому себе. Более того, эти результаты указывают на возможность того, что чувство хронической социальной разобщенности может отражаться в “более одинокой” нейронной самопрезентации.

Социальные связи имеют решающее значение для благополучия, однако то, как мозг отражает нашу привязанность к людям, остается неясным. Мы обнаружили, что социальный мозг стратифицирует нейронные представления о людях на основе нашей субъективной связи с ними, отдельно группируя людей, которые входят и не входят в нашу социальную сеть. Более того, люди, с которыми мы чувствуем себя ближе всего, наиболее близки к нам самим. Наконец, более одинокие индивиды также, по-видимому, имели “более одинокую” нейронную самопрезентацию в mPFC, поскольку одиночество ослабляло сходство между "я" и другими нейронными репрезентациями в этой области. Социальный мозг, по-видимому, отображает наши межличностные связи, и изменения в этой карте могут помочь объяснить, почему одинокие люди поддерживают такие утверждения, как “люди вокруг меня, но не со мной”.

Вступление

Чувство близости к другим людям способствует благополучию (Барнетт и Готлиб, 1988; Динер и Селигман, 2002; Холт-Лунстад и др., 2010), в то время как чувство оторванности от них может поставить под угрозу психическое и физическое здоровье (Баумейстер и Тайс, 1990; Баумейстер и Лири, 1995; Качиоппо и др., 2006). Тем не менее, остается неясным, как мозг представляет межличностную близость. Заполнение этого пробела имеет решающее значение, поскольку это может выявить основные механизмы, которые необходимо задействовать для усиления субъективной связи и, в свою очередь, для улучшения самочувствия.

Понимание того, как мозг представляет субъективные социальные связи, может быть получено в результате тщательного изучения mPFC. Хотя известно, что mPFC преимущественно активируется в ответ на размышления о себе, он проявляет аналогичную активацию, когда думает о близких людях (Seger et al., 2004; Heatherton et al., 2006; Krienen et al., 2010; Moran et al., 2011; Chen et al., 2013). Более того, эти уровни активации сохраняются после проверки на сходство с рассматриваемым близким человеком (Krienen et al., 2010) и в большей степени определяются более глубокими характеристиками человека (например, его личностью), чем поверхностными характеристиками (например, внешностью) (Moran et al., 2011). В совокупности эти результаты свидетельствуют о том, что mPFC может играть ключевую роль в представлении нашей личной связи с другими людьми.

Если mPFC представляет нашу социальную связь с другими людьми, есть, по крайней мере, два способа, которыми это может быть реализовано. Одна из возможностей заключается в том, что mPFC хранит структурированную карту наших социальных кругов, где люди распределены по степени их близости к нам (Данбар, 2018). В соответствии с этой возможностью, ответы mPFC отражают объективную позицию других людей в социальных сетях (Parkinson et al., 2017). Например, многомерные ответы mPFC на просмотр людей из собственной социальной сети отражают их центральную роль в собственном векторе (т.е. степень, в которой они связаны с другими людьми, имеющими хорошие связи в социальной сети, что является показателем объективной популярности). В более широком смысле, mPFC может также группировать представления о других людях, основываясь на том, насколько субъективно мы чувствуем себя близкими к ним (т.е. как “группы”, различающиеся по степени близости). Другая возможность заключается в том, что межличностная близость влияет на наши собственные представления о себе, когда более близкие люди представляются нам более похожими. Действительно, социальная психология предполагает, что самопрезентации включают в себя репрезентации близких людей (т.е. “перекрытие я-другой”) для укрепления социальной связи (Aron et al., 1991). В соответствии с этой возможностью дружба была связана с общими нейронными реакциями на одни и те же социальные стимулы (Kang et al., 2010; Parkinson et al., 2018), что позволяет предположить, что межличностная близость связана со сходством "я-другой". Нашей первой целью было оценить эти две возможности, чтобы определить, может ли mPFC представлять субъективную связь между человеком и другими и если да, то каким образом.

Если mPFC организует представления о себе и других любым из этих способов, возникает логический вопрос, может ли хроническое отсутствие субъективной социальной связи, как в случае одиночества, быть связано с изменениями в этой структуре. Одиночество характеризуется ощущаемым разрывом между собой и другими: хотя многие одинокие люди поддерживают множество социальных связей, они по-прежнему испытывают одиночество из-за ощущения, что они оторваны от других (Джонс, 1981; Бершайд и Рейс, 1998; Биндер и др., 2012; Рассел и др., 2012). Таким образом, вторая цель этого исследования состояла в том, чтобы выяснить, связано ли одиночество с изменением представлений о себе и других в mPFC, что могло бы дать представление об этом несоответствии. Если mPFC ведет упорядоченную карту наших социальных кругов, одиночество может быть связано с изменениями в этой карте. Наиболее примечательно, что одиночество может быть отражено более одиноким “нейронным я” с меньшим сходством в представлениях о себе и других людях.

Чтобы проверить эти возможности, мы оценили нейронные реакции во время задания на рефлексию себя и других, а также отобрали множество социальных целей, которые различались по субъективной близости к участникам. Таким образом, мы смогли проверить, сохраняет ли mPFC (1) организованную карту наших межличностных связей и/или (2) представляет ли мы себя и других более сходными в зависимости от субъективной близости, и (3) модулирует ли одиночество эти паттерны.

Материалы и методы

Участники

В этом исследовании приняли участие пятьдесят студентов колледжей и местных жителей (30 женщин) в возрасте от 18 до 47 лет (среднее значение ± SD, 20,2 ± 4,6 года). Все участники прошли скрининг на соответствие требованиям безопасности МРТ, сообщили о нормальном неврологическом анамнезе и имели нормальную или скорректированную до нормы остроту зрения. Каждый участник дал информированное согласие в соответствии с руководящими принципами, установленными Комитетом по защите прав человека при Дартмутском колледже, и получил денежную компенсацию или зачет за участие в исследовании. Данные ФМРТ были исключены для участников (n = 7), чьи перемещения во время любого из этапов сканирования превышали 3 мм в перемещении или 2 градуса в повороте. Еще два участника не заполнили пересмотренную шкалу одиночества Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (Russell et al., 1980) и были исключены из анализа, требующего проведения этого измерения.

Планирование эксперимента и статистический анализ

Процедура

Перед сканированием участники заполнили краткий опросник, в ходе которого они назвали имена (1) пяти близких людей, с которыми у них были “самые близкие, глубокие, увлекательные и интимные отношения”, и (2) пяти знакомых (например, одноклассников, коллег или соседей), занявших первое место в списке. порядок, в котором они чувствовали себя наиболее близкими к себе. Эти названия использовались в задаче ФМРТ по самоанализу и оценке других людей (т.е. оценке черт характера), чтобы вызвать активизацию, связанную с размышлениями о близких людях и знакомых.

В ходе сканирования участники оценивали характеристики 16 объектов: себя, 5 номинированных близких людей, 5 номинированных знакомых и 5 известных знаменитостей (Эллен Дедженерес, Ким Кардашьян, Барак Обама, Джастин Бибер и Марк Цукерберг), которые использовались в аналогичных исследованиях (например, Торнтон и Митчелл, 2017). Важно отметить, что все мишени были знакомы участникам, но, как ожидалось, различались по степени субъективной близости. Во время каждого из 2-х испытаний название одной мишени было представлено вверху, а прилагательное к характеристике - под крестиком центральной фиксации. Участникам было предложено подумать и ответить, насколько эта черта характеризует человека (1 = “совсем нет”, 4 = “очень сильно”), используя поле с кнопками. Задание длилось 10 функциональных запусков (по 80 попыток в каждом, по 5 попыток на цель), в общей сложности было выполнено 800 попыток.

После сканирования участники оценили свою субъективную близость, сходство и фамильярность с каждой из целей по шкале от 1 до 100 баллов (1 = “совсем нет”, 100 = “очень сильно”). В соответствии с идеей о том, что люди чувствуют себя ближе к своим близким, по сравнению со знакомыми, по сравнению с известными знаменитостями, наблюдалась линейная тенденция в оценках близости по отношению к каждой цели, так что близкие люди (среднее значение ± SD, 82,7 ± 15,3) были оценены ближе, чем знакомые (46,3 ± 22,2), которые были оценены ближе, чем знаменитости (7,6 ± 12,6, B = -53,11, t(698) = 56,81, p < 0,001). Аналогичным образом, близкие люди были оценены как более похожие (69,1 ± 20,4) и знакомые (83,8 ± 17,2), чем знакомые, которые были оценены как более похожие (43,7 ± 23,6) и знакомые (48,6 ± 24,2), чем знаменитости (Ms-сходство = 14,2, SDS-сходство = 16,9, Mf-сходство = 33,56, SDF-сходство = 26,6). Поскольку все эти оценки были сильно коррелированы (все значения r > 0,71), оценить их уникальный вклад в нейронные реакции не представлялось возможным. Следовательно, учитывая предыдущие исследования, предполагающие, что mPFC более чувствителен к близости, чем эти другие связанные переменные (Krienen et al., 2010), в сочетании с нашими конкретными прогнозами о близости, в представленном здесь анализе использовались только оценки близости. В дополнение к этим оценкам участники также заполнили пересмотренную шкалу одиночества Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (41,8 ± 9,4) (Russell et al., 1980).

Устройство

Данные визуализации были получены на 3-тонном сканере Siemens MAGNETOM Prisma (Siemens) с 32-канальной головкой. Стимулы были получены с 13-дюймового портативного компьютера Apple MacBook Air с программным обеспечением PsychoPy версии 1.85 (Peirce, 2008). Жидкокристаллический проектор Epson (модель ELP-7000) отображал стимулы на экране, расположенном на головном конце отверстия сканера. Испытуемые рассматривали этот экран через зеркало, установленное на верхней части головки сканера.

ПОЛУЧЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ с помощью МРТ

Анатомическое изображение (T1) было получено с использованием последовательности трехмерных изображений с высоким разрешением (TR = 9,9 мс; TE = 4,6 мс; угол поворота = 8°; вокселы размером 1 × 1 × 1 мм3). Функциональные изображения были получены с использованием последовательности EPI, взвешенной по T2* (TR = 1000 мс, TE = 30 мс, угол поворота = 59°, полоса пропускания = 2742, интервал между отражениями = 0,49, разрешение 2,5 × 2,5 × 2,5 мм), с одновременным получением четырех фрагментов и частичной параллельной автокалибровкой. из 1. Для каждого участника было получено десять функциональных прогонов по 250 осевых изображений (52 среза, охват 130 мм). Оптимизация последовательности была получена с использованием optseq2 (Dale, 1999) и включала 30% пробных попыток фиксации для получения базовой оценки нейронной активности.

ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА МРТ И ОЦЕНКА ОТВЕТА

Одномерные данные функциональной нейровизуализации были проанализированы с помощью SPM12 (Отделение когнитивной неврологии Wellcome, Лондон) в сочетании с набором инструментов предварительной обработки и анализа. Функциональные данные были скорректированы по времени среза, перестроены внутри и поперек прогонов с учетом движения головы и преобразованы в стандартное анатомическое пространство (изотропные вокселы диаметром 3 мм) на основе шаблона пространства мозга ICBM 152 (MNI). Затем нормализованные данные были сглажены в пространстве с использованием 8-миллиметрового гауссова ядра FWHM для одномерного анализа и 4-миллиметрового гауссова ядра FWHM для многомерного анализа. Для дальнейшего учета артефактов движения участники, которые продемонстрировали значительное перемещение (>3 мм при перемещении или 2 градуса при повороте), были исключены (n = 7, как указано выше в разделе "Участники").

GLM, включающий эффекты задачи (смоделированные как представляющие интерес события, свернутые с помощью функции канонической гемодинамической реакции), был использован для вычисления β-изображений, оценивающих эффекты, связанные с задачей, для каждого вокселя в мозге. Модель включала в себя регрессоры помех для шести параметров движения (направления x, y, z и вращения по крену, тангажу, рысканию), линейного дрейфа и постоянных пробега. Полученные β-изображения были использованы для вычисления воксельного контраста всего мозга, сравнивающего каждую цель с исходным состоянием (тесты с фиксацией перекрестия).

Многомерный анализ проводился с использованием инструментов Python для нейровизуализации, включая PyMVPA toolkit (Ханке и др., 2009) и SciPy. Воксельные GLM-изображения были использованы для проведения анализа репрезентативного сходства (RSA) (Kriegeskorte et al., 2008) для сравнения паттернов активации и совпадения информации в разных условиях. Чтобы изучить структуру репрезентации "я-другой" путем исследования сходства профилей активации в разных условиях, из ROI была извлечена матрица репрезентативного сходства (RDM) (более подробную информацию смотрите в спецификации ROI). Кроме того, был проведен RSA с использованием сферического прожектора (радиус 3 мм), чтобы определить области мозга, которые наилучшим образом отражали (1) структуру сходства, выявленную с помощью анализа ROI, которая отличала "я", участников социальных сетей и знаменитостей; и (2) оценки близости "я-другие". Для каждого прожектора был проведен t-тест с одной выборкой на основе z-преобразованных значений корреляции Фишера на уровне вокселей, представляющих сходство нейронных и целевых RDM. Полученные статистические карты на уровне группы были подвергнуты пороговому значению p < 0,001 и скорректированы с учетом кластеров до p < 0,001 (минимальный порог экстента: k = 195 непрерывных вокселов для анализа структуры сходства ROI (различий); k = 157 вокселов для анализа близости между собой и другими), в соответствии с рекомендациями AFNI 3dClustSim, используя пространственную автокорреляционную функцию (см. Eklund et al., 2016; Cox et al., 2017).

СПЕЦИФИКАЦИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ИНВЕСТИЦИЙ

Учитывая наши конкретные прогнозы о роли mPFC в отражении связей между нами и другими людьми из нашего социального круга, мы определили рентабельность инвестиций, чтобы проверить вовлеченность и структуру репрезентации "я-другие" в этом регионе. Чтобы определить этот показатель рентабельности инвестиций независимо от наших собственных данных, мы загрузили карту ассоциативного теста (z > 3,0, p < 0,01), сгенерированную Neurosynth (Яркони и др., 2011), отражающую метааналитическую ассоциацию с термином “я” (загружена в апреле 2018 года). Прошлая работа предполагает, что вокселы mPFC в области Бродмана 10, в частности, связаны с самопрезентацией (Denny et al., 2012; Вагнер и др., 2012; Мейер и Либерман, 2018; Либерман и др., 2019). Таким образом, мы дополнительно ограничили рентабельность инвестиций в mPFC координатами в BA 10: в измерении x от -18 до 18, в измерении y от 30 до 80 и в измерении z от -12 до 22, для результирующего размера маски в 404 вокселя (рис. 2А). Как показано в результатах, наши анализы всего мозга дополнительно показали, что задняя поясная извилина участвует в нейронном перекрытии "я-другой". Поэтому мы определили апостериорную рентабельность инвестиций для задней части поясной коры (PCC), используя тот же подход, который описан для mPFC, чтобы дополнительно исследовать, как нейронное перекрытие "я-другой" в этой области связано с одиночеством. То есть, мы использовали ту же самую метааналитическую карту для “я” и дополнительно ограничили маску в измерении x с -18 до 18, в измерении y с -70 до -32 и в измерении z с 6 до 44, чтобы изолировать PCC, в результате чего размер маски составил 223 вокселя.

АНАЛИЗ ПРЕДСТАВЛЕННОСТИ СОЦИАЛЬНЫХ КАТЕГОРИЙ В MPFC

Чтобы проверить, хранит ли mPFC структурированную карту нашего "я" и других людей из нашего социального круга, из mPFC ROI был извлечен нейронный RDM. Этот подход позволил нам сравнить сходство многомерных паттернов активации, связанных с каждой целевой категорией (например, с самим собой, близкими людьми, знакомыми, знаменитостями). Впоследствии мы сравнили его с описательным, теоретическим RDM, который, как оказалось, наилучшим образом соответствовал шаблону mPFC, выделяя личность, участников социальных сетей и знаменитостей (см. результаты). То есть, для каждого испытуемого RDM MFPC был сопоставлен с теоретическим RDM, и эти индивидуальные значения z-преобразованной корреляции Фишера были подвергнуты групповому t-тесту. Чтобы выявить дополнительные области мозга, паттерны реагирования которых отражают структуру социальных категорий, выявленную в mPFC ROI, был использован сферический прожектор (радиус 3 мм) для проведения RSA всего мозга с использованием этой структуры в качестве модели (рис. 3А).

МОДУЛЯЦИЯ НЕЙРОННЫХ РЕАКЦИЙ БЛИЗОСТЬЮ "Я-ДРУГОЙ"

Чтобы определить, чувствительны ли нейронные реакции в mPFC к субъективной близости между собой и другими, мы провели как одномерный, так и многомерный анализ с использованием mPFC ROI. Мы извлекли как одномерные, так и многомерные β-оценки из mPFC ROI и для обеих целей: (1) провели поиск линейного увеличения нейронной реакции в зависимости от целевой категории (например, я сам, близкие люди, знакомые, знаменитости) в линейной модели со смешанными эффектами и случайным перехватом для испытуемых.; и (2) регрессировали нейронные реакции с оценками близости "я-другой" для каждой цели в линейной модели со смешанными эффектами и случайным перехватом для субъекта и цели, используя пакеты lme4 (Бейтс и др., 2015) и lmerTest (Кузнецова и др., 2017) в R. Кроме того, мы завершили последующий анализ всего мозга, проверив области мозга, амплитуда активации которых и многомерное сходство паттернов были обусловлены близостью "я-другой". Мы сообщаем, что Саттертуэйт приблизительно рассчитал степени свободы для линейных моделей со смешанными эффектами.

ОДНОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ, ОЦЕНИВАЮЩИЙ ВЛИЯНИЕ БЛИЗОСТИ "Я-ДРУГОЙ"

Во-первых, бета-версии активации, связанные с каждой целью, были извлечены из ROI mPFC и регрессированы с учетом (1) целевой категории ("я" > "близкие люди" > "знакомые" > "знаменитости") и (2) субъективных показателей близости "я" и "другие" для каждой цели. Во-вторых, был проведен параметрический модуляционный анализ всего мозга, чтобы определить области мозга, степень активации которых увеличивалась по мере сближения "я-другой". Регрессор предметного уровня, отражающий оценки близости для каждой цели (от 1 до 100, при этом близость к себе определяется как 100), был введен в GLM первого уровня, чтобы определить области мозга, активность которых линейно возрастала с увеличением близости к себе и другим. Затем был проведен t-тест второго уровня с одной выборкой, и полученная карта группового уровня была подвергнута пороговому значению p < 0,001 по вокселям и кластерной коррекции до p < 0,001 (минимальный порог протяженности: k = 66 непрерывных вокселов), как рекомендовано AFNI в 3dClustSim, с использованием пространственной автокорреляции функция (см. Eklund et al., 2016; Cox et al., 2017).

МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ, ОЦЕНИВАЮЩИЙ ВЛИЯНИЕ БЛИЗОСТИ "Я-ДРУГОЙ"

Многомерные ответы в mPFC ROI были получены для сравнения паттернов активации между самим собой и другими людьми в зависимости от целей. Затем сходство (z-преобразованное значение корреляции Фишера) между каждой целью и самим собой было регрессировано с использованием (1) целевой категории (близкие люди > знакомые > знаменитости) и (2) оценок близости "я-другие" для каждой цели. Чтобы определить, демонстрируют ли дополнительные области мозга увеличение нейронного сходства между "я" и другими людьми при большей близости, был использован сферический прожектор (радиус 3 мм) для проведения RSA всего мозга. В частности, эта модель оценивала сходство в многомерных реакциях между состоянием "я" и каждой другой целью, взвешивая по рейтингу близости субъекта к этой цели (т.е. сравнивая нейронные паттерны с "я" для каждой цели, взвешивая по вектору из 15 оценок близости каждого субъекта). Оценки близости от 1 до 100 были преобразованы в шкалу от 0 до 1 и преобразованы в расстояния (1 – преобразованное значение), чтобы обеспечить корреляцию с нейронными RDMS. Сходство в паттернах активации оценивалось с помощью корреляции Пирсона, а сходство в паттернах активации мозга и поведенческих реакциях - с помощью ранговой корреляции Спирмена. Эти значения корреляции были преобразованы по z-критерию Фишера, чтобы обеспечить статистические сравнения между целевыми категориями.

СВЯЗЬ НЕЙРОННЫХ РЕАКЦИЙ "Я-ДРУГОЙ" В MPFC И PCC С ОДИНОЧЕСТВОМ

Затем мы попытались определить, изменяет ли одиночество представление о субъективных социальных связях как в mPFC, так и в PCC. Мы рассмотрели две возможности: (1) влияет ли одиночество на отображение социальных кругов в mPFC и PCC и (2) связано ли одиночество с большим различием в представлениях о себе и других в mPFC и PCC. Чтобы проверить первую возможность того, что одиночество может быть связано с измененным отображением социальных кругов, мы извлекли попарное нейронное сходство (z-преобразованные коэффициенты корреляции Фишера) в каждом из этих ROI, чтобы изучить сходство внутри категории для каждого социального круга (т.е. близких людей, знакомых и знаменитостей) и между категориями сходство как функция расстояния между социальными кругами, в соответствии с их близостью к себе (т.е. на каждом шаге от диагонали RDM). Это выявило нейронное сходство для целей внутри категории (например, насколько близкие люди представлены друг другу, насколько похожие знакомые представлены друг другу и насколько похожие знаменитости представлены друг другу; расстояние равно 0), из соседних целевых категорий (например, близкие люди и знакомые, и отдельно, знакомые и знаменитости; расстояние 1), а также из отдаленных целевых категорий (близкие люди и знаменитости; расстояние 2). В этих моделях попарное нейронное сходство между целями было предсказано как одиночеством, так и либо (1) расстоянием между целевыми категориями (или кругами общения) в RDM, либо (2) конкретной целевой категорией (для целей из одного круга общения). Для наглядности и изучения простых эффектов было проведено разбиение медианы по одиночеству (медиана = 43). Все остальные модели использовали непрерывные значения одиночества. Полные модели, предсказывающие сходство между одиночеством и целевой категорией или расстоянием между целевыми категориями, включали случайный перехват для испытуемых. Чтобы избежать переобучения, модели, тестирующие простое влияние одиночества на нейронное сходство для конкретной целевой категории или расстояния между категориями, включали случайный перехват для конкретной целевой пары (например, близко 1–близко 2).

Наконец, чтобы проверить вторую возможность того, что одиночество связано с большим различием в представлениях о себе и других в mPFC и PCC, показатели одиночества участников были введены в качестве предиктора одномерной нейронной активации и многомерного нейронного сходства "я-другой" (z-преобразованные коэффициенты корреляции каждой категории с "я"). в каждом из этих показателей рентабельности инвестиций, наряду либо с целевой категорией, либо с оценками близости к другим пользователям. В частности, отдельные регрессионные модели предсказывали величину активации в любой из этих областей в зависимости от: (1) целевой категории, линейно упорядоченной по степени близости к себе ("я" > "близкие люди" > "знакомые" > "знаменитости"); или (2) субъективных оценок близости "я-другие" для каждой целевой группы. Аналогичным образом, отдельные регрессионные модели предсказывали многомерное сходство "я-другие" в этих регионах в зависимости от: (1) целевой категории (близкие люди > знакомые > знаменитости) или (2) субъективных оценок близости "я-другие". Модели с близостью "я-другой" в качестве предиктора включали случайный перехват цели; чтобы избежать переобучения, модели с целевой категорией в качестве предиктора этого не делали.

Результаты

Ведет ли mPFC систематизированную карту нас самих и наших социальных кругов?

Представленность социальных категорий в mPFC

Чтобы исследовать структуру представления "я-другой" в mPFC, мы извлекли нейронный RDM из ROI mPFC (рис. 2А). Общая структура репрезентации в mPFC отличала "я" от всех других целевых категорий, в то время как репрезентация "других" была сгруппирована таким образом, что все участники социальной сети (близкие и знакомые) были одинаково представлены друг другу, а знаменитости по отдельности были одинаково представлены друг другу (рис. 2Б). Чтобы лучше визуализировать формирующуюся структуру матрицы, было разработано решение для многомерного масштабирования, позволяющее отобразить сходство целевых категорий в двух измерениях (рис. 2С). Этот график более наглядно иллюстрирует, что в результате межкатегорийного сходства в активации mPFC возникают три группы: "я", участники социальных сетей (близкие люди и знакомые) и знаменитости. Действительно, нейронный RDM из этой области коррелировал с этой “трехкластерной моделью” (r = 0,34, t(42) = 10,78, p < 0,001). Чтобы дополнительно подтвердить, что mPFC придерживается этой трехкластерной модели представления себя и других, мы сопоставили матрицу средних расстояний, полученную с помощью RSA в mPFC, с распространенным методом кластеризации k-medoids, разбивая ее на медоиды, который, как известно, хорошо работает с матрицами расстояний (Van der Laan и др., 2003). В частности, мы протестировали множество решений для кластеризации, чтобы определить то, которое наилучшим образом описывает данные, используя ширину силуэта - показатель, который сравнивает расстояние между точками в разных кластерах с расстояниями в пределах одного кластера. Более высокая ширина силуэта (в диапазоне от 0 до 1) указывает на большую разделяемость кластеров. Таким образом, решение для кластеризации (т.е. количество кластеров), которое максимально увеличивает ширину силуэта (или расстояние между кластерами), обеспечивает лучшее соответствие модели. Из всех возможных решений для кластеризации модель с тремя кластерами показала максимальную среднюю ширину силуэта (0,24) и наилучшим образом соответствовала нашим данным. Более того, она поддерживала наиболее значимое решение, при котором все цели попадали в ожидаемые кластеры. В совокупности эти результаты свидетельствуют о том, что mPFC придерживается трехкластерной модели представления себя и других людей, в которой представления о себе, членах социальных сетей (близких людях и знакомых) и знаменитостях сгруппированы отдельно.

Представление социальных категорий во всем мозге

Для поиска других областей мозга с репрезентативными профилями, аналогичными тем, которые отражены в mPFC, был проведен поисковый анализ всего мозга с использованием трехкластерной структуры социальных категорий в качестве целевого RDM (рис. 3А). Результаты этого анализа не должны были подтверждать выводы из mPFC ROI как такового, поскольку такой подход был бы подвержен проблемам, связанным с независимостью (т.е. с “двойным погружением”) (Полдрак и Мамфорд, 2009; Вул и др., 2009). Вместо этого этот анализ помогает выявить дополнительные области мозга, которые аналогичным образом группируют эти целевые состояния. Действительно, этот анализ выявил области по всему социальному мозгу (пороговое значение по воксел, p < 0,001; с поправкой на кластер, p < 0,001; Таблица 1). В дополнение к mPFC, этот анализ выявил скопление в PCC/прекунеусе, которое распространялось на височно-теменное соединение, среднюю височную извилину и височные полюса (рис. 3B). Таким образом, в дополнение к mPFC, множество дополнительных областей мозга, участвующих в социальном познании, придерживаются трехкластерной модели представления себя и других, при этом представления о себе, членах социальной сети (близких людях и знакомых) и знаменитостях сгруппированы отдельно. Мы отмечаем, что корреляционная карта всего мозга, полученная в результате исследования searchlight с четырехкластерной целевой структурой, отражающей целевые категории (я, близкие люди, знакомые и знаменитости) из экспериментального проекта, выявила набор областей мозга, аналогичный трехкластерной структуре.

Влияет ли субъективная близость "я-другой" на сходство в реакциях mPFC на себя и других?

Нейронные реакции на близость "я-другой" в mPFC

Чтобы изолировать влияние социальной близости на нейронные реакции по отношению к себе и другим, мы начали с оценки того, были ли одномерные величины отклика в mPFC чувствительны к близости участника к каждой цели. В соответствии с этим прогнозом, значения активации в априорно определенном показателе рентабельности инвестиций mPFC линейно увеличивались с социальной близостью цели к участнику (линейный эффект × целевое условие: B = 0,33, t(642) = 8,59, p < 0,001; линейное увеличение с оценкой социальной близости: B = 0,13, t(29,3) = 5,67, p < 0,001; рис. 4А). Этот результат дополняет и расширяет предыдущую литературу, демонстрирующую промежуточную активацию mPFC для одного близкого другого по отношению к себе и одного удаленного другого (Krienen et al., 2010; Feng et al., 2018).

Параметрическая модуляция посредством близости "я-другой" по всему мозгу

Затем мы провели анализ параметрической модуляции всего мозга для более тщательного поиска областей мозга, которые были чувствительны к близости цели, рассматриваемой в ходе выполнения задания. Этот анализ выявил единственный кластер в mPFC (MNI: -3, 33, -9; по воксу, p < 0,001; с поправкой на кластер, p < 0,001), активация BOLD которого линейно увеличивалась с социальной близостью цели к участнику (рис. 4B). Оба однофакторных анализа показали, что активация в mPFC, которая априори определяется как связанная с обработкой информации о себе и идентифицируется в целом в мозге, модулируется социальной близостью.

Нейронная репрезентация близости "я-другой" в mPFC

Чтобы определить, чувствительны ли многомерные паттерны активации в mPFC к субъективной близости "я-другой", мы извлекли оценки параметров, которые отражали сходство каждой цели с "я" в этой области. Совпадение "Я-другой" не увеличивалось линейно с целевой категорией (B = 0,03, t(600) = 1,43, p = 0,15) и лишь незначительно увеличивалось в зависимости от оценок близости "я-другой", специфичных для целевой группы (B = 0,02, t(18,4) = 1,96, p = 0,066).. Однако мы обнаружили свидетельства большего совпадения нейронных связей "я-другой" с близкими людьми по сравнению со знакомыми и знаменитостями. То есть прямое сравнение нейронного совпадения "я-другой" с близкими людьми как у знакомых, так и у знаменитостей было значимым (B = 0,06, t(600) = 2,70, p = 0,007; рис. 5). Эти результаты дают новую и убедительную поддержку социально-психологической идее о том, что близкие люди включены в наши собственные представления о себе (Aron et al., 1991).

Поисковый анализ близости "я-другой"

Для более подробного изучения того, как социальная близость влияет на нейронное сходство "я-другой", мы провели комплексный мозговой анализ оценок близости "я-другой". То есть, оценки близости использовались в качестве показателя сравнения (т.е. показателя сходства с целью) для нейронного сходства "я-другой". Этот анализ выявил области, в которых цели, которые лично близки к "я", также выявляют те же паттерны активации, что и "я". Этот поисковый анализ выявил области социального мозга, включая PCC/прекунеус и mPFC, чьи паттерны сходства с другими людьми наилучшим образом соответствовали субъективным оценкам близости, сообщенным участниками (пороговое значение по воксел, p < 0,001; с поправкой на кластер, p < 0,001; Таблица 2; рис. 6). Хотя пик этого кластера находится ближе к центру, чем ROI mPFC, протяженность кластера, отображаемая при несколько менее консервативном пороговом значении (по вокселу, p < 0,005; протяженность кластера, p < 0,005), значительно перекрывается с вокселами в mPFC ROI.

В целом, похоже, что величина нейронной активности и многомерная репрезентация в mPFC в ответ на другие цели становятся все более похожими на "я" при субъективной социальной близости.

Связано ли одиночество с измененными реакциями на себя и других в mPFC и PCC?

Чтобы проверить возможность того, что нейронные реакции на себя и других могут отражать значимые индивидуальные различия в социальных связях, мы связали как одномерные, так и многомерные оценки параметров в mPFC и PCC ROI с признаком одиночества. Эти области были выбраны из-за их связи как с социальной категорией, так и с представлением о близости "я-другой" в предыдущих исследованиях, проведенных на основе всего мозга. Эти показатели были определены независимо от наших собственных данных (см. Материалы и методы) для последующего анализа.

Одиночество модулирует одномерную активацию по отношению к себе и другим в mPFC

Изучение величины нейронной активации в mPFC во всех целевых категориях выявило основной эффект (ME) одиночества, при котором большее одиночество было связано с меньшей активацией mPFC (B = -0,065, t(648) = -3,43, p < 0,001); этот эффект не различался в разных целевых категориях (взаимосвязь между линейным трендом для целевых групп). категория и одиночество: B = 0,055, t(648) = 1,24, p = 0,22). В аналогичной модели активации mPFC близостью "я-другой" и одиночеством наблюдался эффект одиночества, при котором большее одиночество было связано с меньшей активацией mPFC (B = -0,032, t(645,8) = -2,12, p = 0,035); этот эффект не отличался в зависимости от близости "я-другой". (взаимосвязь близости "я-другой" и одиночества: B = 0,016, t(638,9) = 1,02, p = 0,31). То есть более одинокие люди могут проявлять меньшую активность mPFC, размышляя о людях, независимо от того, кого они рассматривают. Напротив, одиночество не было связано с нейронной активацией в PCC (одиночество ME в модели с условием: B = -0,011, t(648) = -0,53, p = 0,59; Одиночество ME в модели с близостью "я-другой": B = -0,003, t(646,6) = -0,19, p = 0,85) и не различались между целевыми категориями (B = 0,01, t(648) = 0,19, p = 0,85) или в зависимости от близости к себе и другим (B = 0,014, t(638,1) = 0,78, p = 0,44).

Одиночество влияет на представленность социальных кругов в mPFC и PCC

Чтобы проверить, влияет ли одиночество на отображение социальных кругов в mPFC и PCC, мы сначала сравнили нейронное сходство каждой пары объектов, исключая состояние "я", в зависимости от их расстояния друг от друга относительно "я" (т.е. на каждом шаге от диагонали матрицы сходства). Этот анализ оценивает, насколько схожи были цели внутри категории (расстояние равно 0), насколько схожи были цели из смежных категорий, представленные друг другу (близкие люди и знакомые, и отдельно знакомые и знаменитости (расстояние равно 1)), и насколько схожи две наиболее удаленные категории, близкие люди и знаменитости, были представлены друг другу (на расстоянии 2). Более того, мы связываем сходство внутри категорий и между ними с самооценкой одиночества.

В целом, мы наблюдали снижение нейронного сходства социальных целей с увеличением расстояния между социальными категориями в mPFC и PCC. Сходство внутри категории (дистанция 0) было выше, чем сходство между смежными категориями (т.е. дистанция 1: близкие люди и знакомые; знакомые знаменитостей) как в mPFC (B = 0,16, t(4262) = 13,355, p < 0,001), так и в PCC (B = 0,21, t < 0,001).(4262) = 17,66, р < 0,001). В свою очередь, сходство между соседними категориями было выше, чем сходство между удаленными категориями (расстояние 2: близкие люди и знаменитости) в mPFC (B = 0,07, t(4262) = 5,35, p < 0,001) и PCC (B = 0,16, t(4262) = 12,95, p < 0,001).). Важно отметить, что одиночество уменьшило сходство внутри этих социальных кругов и между ними (рис. 7Б). Более конкретно, по мере увеличения уровня одиночества смежные целевые категории (т.е. дистанция 1: близкие люди и знакомые; знакомые и знаменитости) были представлены более схожими друг с другом как в mPFC (B = 0,004, t(1999) = 4,87, p < 0,001), так и в PCC (B = 0,007, t(1999) = 7,91, p < 0,001; рис. 7А,Б). В mPFC это размывание социальных кругов из-за одиночества наблюдалось даже в отношении сходства между близкими людьми и знаменитостями (т.е. расстояние равно 2; B = 0,003, t(999) = 2,40, p = 0,017; рис. 7А).

В дополнение к изменениям в социальных кругах, одиночество может изменяться и в рамках картирования социальных кругов. Чтобы изучить эту возможность, мы исследовали попарное нейронное сходство социальных объектов, принадлежащих к одному и тому же социальному кругу. Наиболее поразительно, что по мере увеличения уровня одиночества знакомые были представлены более похожими друг на друга в mPFC (B = 0,004, t(399) = 1,98, p = 0,049; рис. 7C) и PCC (B = 0,008, t(399) = 3,96, p < 0,001; рис. 7D). Близкие люди (B = 0,008, t(399) = 3,73, p < 0,001) и знаменитости (B = 0,008, t(399) = 3,85, p < 0,001) также были представлены более похожими друг на друга в PCC (рис. 7D).

В совокупности эти результаты свидетельствуют о том, что одиночество связано с измененной нейронной картой социальных кругов. Хотя в этом изменении были некоторые различия между mPFC и PCC, в обоих этих регионах одиночество было связано с размытыми границами между социальными кругами, окружающими знакомых (т.е. повышенным сходством между близкими людьми и знакомыми, а также знакомыми и знаменитостями), и размытыми границами между самими знакомыми (то есть повышенное сходство между знакомыми). Примечательно, что это не может быть объяснено разницей в ощущении близости к целям для одиноких участников, поскольку как те, у кого низкий, так и высокий уровень одиночества, сообщают о большей близости к близким друзьям, чем к знакомым (низкий уровень одиночества: B = 26,91, t(215) = 20,46, p < 0,001; высокий уровень одиночества: B = 25,13, t(215) = 18,84, p < 0,001) и к знакомым больше, чем к знаменитостям (низкий уровень одиночества: B = 30,08, t(215) = 23,86, p < 0,001; высокий уровень одиночества: B = 24,42, t(215) = 17,86, p < 0,001).

Одиночество модулирует сходство между собой и другими в mPFC и PCC

Наконец, чтобы проверить возможность того, что одиночество связано с отключенной нейронной самопрезентацией, мы проанализировали сходство "я-другой" в многомерных паттернах активации с одиночеством участника, отдельно для показателей mPFC и PCC ROI. В mPFC одиночество отрицательно связано со сходством "я-другой" во всех целевых категориях (МОЕ одиночество в модели с условием: B = -0,05, t(609) = -3,91, p < 0,001; МОЕ одиночество в модели с близостью "я-другой": B = -0,05, t(605,6) = -3,67, р < 0,001); и этот показатель не отличался в зависимости от целевой категории (B = 0,008, t(609) = 0,33, p = 0,74; рис. 8А) или близость "я-другой" (B = -0,003, t(597,7) = -0,19, p = 0,85). И наоборот, в PCC одиночество положительно связано со сходством "я-другой" во всех целевых категориях (одиночество "Я" в модели с условием: B = 0,073, t(609) = 5,17, p < 0,001; Одиночество "Я" в модели с близостью "я-другой": B = 0,08, t(611) = 5,46, р < 0,001); и этот показатель не отличался в зависимости от целевой категории (B = -0,02, t(609) = -0,82, р = 0,41; рис. 8B) или близость "я-другой" (B = -0,002, t(611) = -0,13, p = 0,90). Эти результаты свидетельствуют о том, что более одинокие люди действительно могут представлять других как более далеких или непохожих на себя в mPFC. Напротив, более одинокие люди могут представлять себя более связанными или похожими на других в PCC.

Обсуждение

Как мозг отражает нашу субъективную социальную связь с другими людьми? Здесь мы обнаружили, что многомерные паттерны активации в mPFC и областях социального мозга группируют цели по социальным категориям. В частности, социальный мозг (1) отличал "я" от других и (2) группировал представления о других в зависимости от того, принадлежат ли они к нашей социальной сети или нет. Хотя "я" было представлено отдельно от других, близость "я-другой" модулировала эту дистанцию. Большая субъективная близость "я-другой" была связана не только с большей амплитудой реакций в mPFC, но и с более сходными паттернами нейронной активации как в mPFC, так и во всем социальном мозге. Важно отметить, что одиночество повлияло на организацию "я" и других людей, приводя к размытым представлениям о более слабых связях (например, знакомых) и измененному нейронному совпадению "я-другой". В совокупности эти результаты дают новое представление о том, как социальный мозг отображает наши субъективные связи с другими людьми и как одиночество изменяет это отображение.

Большинство людей поддерживают основной круг из 3-5 близких людей, но регулярно взаимодействуют с большими группами друзей и знакомых, с меньшей частотой и эмоциональной привязанностью к более периферийным отношениям (Чжоу и др., 2005; Робертс и Данбар, 2011; Данбар, 2018). Действительно, считается, что время, усилия, финансовые затраты и даже затраты на обработку информации, связанные с поддержанием отношений, ограничивают размер каждого из этих слоев социальной сети (Стиллер и Данбар, 2007; Робертс и Данбар, 2011). Таким образом, как широкая группировка людей в зависимости от того, входят они в нашу социальную сеть или нет (близкие люди и знакомые, а не знаменитости), так и более детальное усиление взаимосвязи "я-другой" с межличностной близостью могут помочь нам эффективно реагировать на людей в нашем социальном окружении. Чтобы еще раз проверить эту возможность, в будущей работе может быть изучено, имеют ли люди с самыми большими социальными сетями наиболее эффективно организованные отношения между собой и другими. Точно так же, как более четкие физические карты помогают нам ориентироваться в физическом пространстве, более четкие межличностные карты могут помочь нам ориентироваться в социальных взаимодействиях.

Близость "Я-другой" увеличивает нейронное репрезентативное совпадение

Насколько нам известно, наши результаты дают самую строгую на сегодняшний день оценку усиления нейронного совпадения "я-другой" с межличностной близостью, обнаруживая доказательства совпадения "я-другой" в mPFC, а также в PCC. Совпадение "я" и "другой" является важной конструкцией в социальной психологии: оно является определяющей чертой межличностных отношений (Aron et al., 1991; Branand et al., 2019) и соответствует просоциальным результатам, таким как усиление эмпатии (Galinsky et al., 2005). Тем не менее, было трудно точно проверить наличие совпадающих представлений о себе и других людях, отчасти из-за методологических ограничений. Совпадение "я" и "другие" обычно оценивается путем (1) просьбы участников указать степень совпадения, которую, по их мнению, они разделяют с другими (Арон и др., 1991), (2) выявления ошибок, возникающих в памяти между "я" и другими (Бенуа и др., 2010; Бергстрем и др., 2015), и/или (3) сравнение одномерной активности в mPFC с самим собой и одним близким другим и не близким другим (Krienen et al., 2010). Учитывая, что ни один из этих методов не оценивает репрезентативное содержание, данные о совпадении "я" и "другие", полученные в результате этих измерений, не могут исключать альтернативных интерпретаций. Мы использовали многомерное сходство нейронных паттернов, чтобы более точно продемонстрировать совпадающие репрезентации "я" и "другие" как функцию близости. Основываясь на предшествующей литературе (Schmitz and Johnson, 2007), мы предполагаем, что размытость представлений о себе и других, наблюдаемая здесь, может быть обусловлена межличностной природой "я", богатством представлений о лично знакомых других (включая "я") и/или повышенной субъективной ценностью, связанной с отношениями партнеры.

Например, некоторые полагают, что личность может быть определена только в контексте ее взаимоотношений с другими (Андерсен и Чен, 2002). Таким образом, для каждого уникального отношения может существовать скрытая, относительная версия "я", которая включает в себя все аспекты "я", наиболее значимые для этих отношений (Андерсен и Чен, 2002). Таким образом, нейронное перекрытие "я-другой" может отражать реляционное "я", связанное с рассматриваемой целью. С другой стороны, увеличение нейронного сходства "я-другой" с субъективной близостью может отражать больший опыт общения с этими людьми, поскольку общая история может предоставить больше информации для обогащения ментальных моделей личности (Schmitz and Johnson, 2007; Murray et al., 2012). В соответствии с этой возможностью, чем больше у нас опыта общения с человеком, тем богаче наше многомерное представление mPFC об его психических состояниях (Thornton et al., 2019).

Кроме того, участники социальной сети могут быть наделены повышенной субъективной ценностью, которая часто ассоциируется с вентральным mPFC (Wagner et al., 2019). Действительно, самооценка и субъективная ценность могут быть неразрывно связаны (Тамир и Митчелл, 2012; Чавес и др., 2017) и ассоциироваться с близостью к себе (Шмитц и Джонсон, 2007; Мюррей и др., 2012). Интересно, что анализ параметрической модуляции, который проверял нейронную активность, увеличивающуюся по мере приближения к себе, показал, что вентральная часть mPFC расположена аналогично кластерам, связанным с субъективной ценностью. (Бартра и др., 2013; Клитеро и Рангел, 2014). Напротив, кластер, возникший в результате многомерного анализа перекрытия "я-другой", был более дорсальным и представляет собой область, часто связываемую с восприятием человека и социальными выводами (Либерман и др., 2019). Средние уровни нейронной активности в vmPFC могут отслеживать ценность других, в то время как общие многомерные ответы в более дорсальных частях mPFC могут отражать общее репрезентативное содержание между "я" и другими.

Удивительно, но, несмотря на то, что визуальные характеристики стимулов не отличались в разных условиях, паттерны активации в зрительной коре головного мозга становились все более похожими для целей, которые были ближе к нам. Одна из возможностей заключается в том, что эти реакции могут быть обусловлены увеличением значимости более близких целей. Предыдущие исследования продемонстрировали повышенную активацию зрительной коры головного мозга при оценке моральных эмоций (например, смущения и вины) на основе письменного текста (Takahashi et al., 2004). Наша задача была похожа на предыдущую работу в том смысле, что она требовала оценки личностных характеристик для нескольких целей; и эти оценки, возможно, были более выражены для целей, которые более эмоционально близки участнику. Более того, нейронный сигнал в зрительной коре менее подвержен изменениям у разных людей, чем PFC (Chang et al., 2018), что может обеспечить более сильную корреляцию между условиями и более эффективное обнаружение на уровне всего мозга.

Одиночество изменяет нейронную репрезентацию "я-другой"

Наши результаты также позволяют по-новому взглянуть на мозговую основу одиночества. Одиночество определяется как ощущение изоляции, а воспринимаемый разрыв между собой и другими является определяющей чертой феноменологии одиночества (Хокли и Качиоппо, 2010). Действительно, стандартные показатели одиночества указывают на то, что человек представляет себя оторванным от других людей в окружающей среде. Надежные, обоснованные и часто используемые вопросы шкалы одиночества Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе характеризуют одиночество участников, в частности, по их ответам на следующие вопросы: “Я чувствую себя оторванным от других”.; “люди вокруг меня, но не со мной”; и “окружающие меня люди не разделяют моих интересов и идей” (Russell et al., 1980). Тем не менее, на сегодняшний день нейробиологические исследования одиночества сосредоточены на том, как одиночество модулирует реакцию на социальные сигналы в окружающей среде (Cacioppo et al., 2009), но не на ощущаемом разрыве между собой и другими. Например, более одинокие люди демонстрируют меньшую активацию системы вознаграждения в ответ на незнакомцев (Cacioppo et al., 2009), большую активность системы вознаграждения в ответ на близких людей (Inagaki et al., 2016) и повышенное визуальное внимание к негативным социальным сигналам (Cacioppo et al., 2009). Хотя это предыдущее исследование важно для понимания социально-эмоциональных реакций, связанных с одиночеством, оно не говорит о том, что лежит в основе ментальной репрезентации субъективной изоляции мозгом. Наблюдение о том, что в mPFC область, которая постоянно участвует в репрезентации личности (Denny et al., 2012; Wagner et al., 2012), одиночество, связанное с представлениями о себе, которые в большей степени отличаются от представлений других, дает первое нейронное представление о воспринимаемой разобщенности "я" и "другой", связанной с одиночеством. В частности, наши результаты показывают, что субъективное переживание одиночества может быть связано с более одиноким “нейронным я”, когда более одинокие люди дистанцируются от своих социальных связей даже на уровне нейронной репрезентации.

Наш подход также выявил связь между одиночеством и большим сходством между "я" и другими в PCC. Было показано, что PCC динамически отслеживает качества межличностных отношений между "я" и другими (Таварес и др., 2015). Например, PCC отслеживает, с точки зрения абсолютной разницы между "я" и "другим", разницу во власти и принадлежности между "я" и "другим" в отношениях (например, отношения с большей абсолютной разницей во власти будут указывать на меньший баланс сил между партнерами по отношениям) (Tavares et al., 2015). Здесь это нашло отражение в большем сходстве между самим собой и близкими людьми в PCC. Более того, повышенное сходство между "я" и другими, наблюдаемое в PCC при более высоких уровнях одиночества, может свидетельствовать о неспособности различать нюансы между "я" и другими в межличностном пространстве, что может способствовать и/или быть следствием трудностей более одиноких людей в управлении межличностными взаимодействиями (Джонс и др., 1982; Виттенберг и Рейс, 1986; Шпицберг и Херт, 1987; Сегрин и Флора, 2000).

Наконец, у более одиноких участников были размыты границы в mPFC и PCC между социальными кругами, окружающими знакомых, а также размыты границы между самими знакомыми. Более того, это было правдой, несмотря на то, что люди с высоким и низким уровнем одиночества сообщают, что чувствуют себя ближе к близким людям, чем к знакомым, и ближе к знакомым, чем к знаменитостям. Таким образом, хроническая социальная разобщенность может подавлять отчетливость, с которой периферийные участники социальных сетей представлены в обеих этих областях мозга. Интересно, что исследования социальных сетей подчеркивают “силу слабых связей”, особо подчеркивая важную роль, которую знакомства играют в благополучии, социальной поддержке и доступе к информации (Грановеттер, 1973; Уэллман и Уортли, 1990; Сандстром и Данн, 2014). Однако нейробиологические исследования одиночества фокусируются на реакциях одиноких людей либо на незнакомцах (Качиоппо и др., 2009; Ямада и Десети, 2009), либо на близких людях (Инагаки и др., 2016), но не на знакомых. Наши результаты показывают, что понимание того, как мозг представляет слабые связи, может дать важное представление о том, как одиночество связано с негативными последствиями.

В заключение, качество и близость социальных отношений являются важнейшими факторами, определяющими счастье и благополучие (Клингер, 1977; Динер и Селигман, 2002; Холт-Лунстад и др., 2010). Наши результаты показывают, что социальный мозг может помочь нам ориентироваться в наших социальных связях, составляя карту людей в зависимости от того, входят ли они в нашу социальную сеть или нет, при этом наши самые близкие социальные связи представлены наиболее близко к нам самим. Более того, одиночество связано с искажениями в этом отображении, особенно с искаженным нейронным сходством между собой и другими и размытыми представлениями о слабых связях. Пути, которые мы выбираем в социальной жизни, могут частично зависеть от межличностных карт, которые мы храним в нашем социальном мозге.